使用KEA或其他python库提取关键字

Question

我现在为一个关键字提取项目工作。基本上，我使用python来实现这一点。 让我先谈谈我的项目是什么。 我在这个项目中的目标是从一段或一个网页中找出关键词（关键短语不太可取）。在

我假设我可以从一个网站抓取一个相当好的内容结构。在

假设我有很多段落，所有段落都来自同一个行业。下面是一个示例段落：

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其次，我将这些段落中的关键词标注在其他段落中，建立了一个有监督的学习模型。在

最后，我尝试使用KEA，这是一个JAVA程序（我使用python来调用JAVA程序）来建立一个模型。在

然而，结果却糟透了。准确率只有15%左右。这意味着，如果我给我的KEA程序一个段落，KEA将输出10个关键字给我，而且几乎85%的关键字实际上不是一个理想的关键字。在

这里我有几个问题：

1. 这个问题是关于KEA的准备材料。培训数据的.txt文件中是否应该包含关键字？或者我应该把它从段落中删除？因为这是关于KEA自述文件中的困惑：

'从这些文档中删除作者指定的关键短语 把它们放在单独的“.key”文件中。例如，如果 您的文档文件名为doc1.txt，请移动关键短语 到一个名为“doc1.key”的新文件中。重要的是 你把每个关键字放在这个文件的一行在

所以假设我有最后一个示例段落作为我的培训数据，并假设“安全”和“可靠”。我应该把这两个字从这段删去吗？？在

1. 由于KEA可以应用SKOS词汇表，这是否意味着如果我在某一类主题（比如金融行业）中使用适当的SKOS词汇表，我的模型结果会更好吗？如果是，我在哪里可以找到这些SKOS词汇表，例如，我想要关于金融行业的SKOS词汇表。

2. 在这个主题中，python中是否有强大的建议库？有人能和我分享吗？

非常感谢。在

Answer 1

实际上，我试图用这个（https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/details/part-1-for-beginners-bag-of-words）kaggle示例来实现这一点。然而，这太简单了。在

不知怎么的，我想知道更多的练习案例。比如netfix或facebook如何检测人们的评论。有没有人会给我更多关于这个文本挖掘信息的信息？在